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内容简介:
《模式分类》(英文版)(第2版)清晰地阐明了模式识别的经典方法和新方法,包括神经网络、随机方法、遗传算法以及机器学习理论。提供了大量双色图表,用于突出展示各种概念。收录了大量实用的例题。采用伪代码形式的模式识别算法。扩充了对正文有关键意的习题和计算机练习。用算法形式讲解特殊的模式识别和机器学习技术。每章后面均附有文献历史评述以及重要的参考文献。附录补充了必要的数学基础知识。
书籍目录:
PREFACE
1INTRODUCTION
2BAYESIANDECISIONTHEORY
3MAXIMUM-LIKELIHOODANDBAYESIANPARAMETERESTIMATION
4NONPARAMETRICTECHNIQUES
5LINEARDISCRIMINANTFUNCTIONS
6MULTILAYERNEURALNETWORKS
7STOCHASTICMETHODS
8NONMETRICMETHODS
9ALGORITHM-INDEPENDENTMACHINELEARNING
10UNSUPERVISEDLEARNINGANDCLUSTERING
AMATHEMATICALFOUNDATIONS
INDEX
作者介绍:
RichardO.Duda于麻省理工学院获得电气工程博士学位,是加州SanJose州立大学电气工程系名誉教授。他是美国人工智能学会会士、IEEE会士。
出版社信息:
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书籍摘录:
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书籍信息完全性:7分
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书籍清晰度:5分
书籍格式兼容性:9分
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:8分
主题深度:9分
文字风格:6分
语言运用:5分
文笔流畅:6分
思想传递:3分
知识深度:6分
知识广度:8分
实用性:7分
章节划分:4分
结构布局:5分
新颖与独特:5分
情感共鸣:8分
引人入胜:8分
现实相关:9分
沉浸感:7分
事实准确性:3分
文化贡献:8分